毕节大数据应用解决方案项目可行性研究报告【参考范文】

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1、泓域咨询/毕节大数据应用解决方案项目可行性研究报告目录第一章 项目总论7一、 项目名称及投资人7二、 项目背景7三、 结论分析8主要经济指标一览表10第二章 发展规划分析12一、 公司发展规划12二、 保障措施16第三章 行业分析和市场营销19一、 大数据行业市场规模19二、 大数据市场构成20三、 市场与消费者市场21四、 行业未来发展趋势21五、 整合营销和整合营销传播25六、 大数据全生命周期管理阶段27七、 关系营销的具体实施31八、 行业未来面临的机遇与挑战33九、 竞争者识别40十、 大数据行业发展背景44十一、 大数据与互联网营销50十二、 整合营销传播计划过程64十三、 关系营

2、销的主要目标64第四章 公司治理分析66一、 股权结构与公司治理结构66二、 专门委员会69三、 独立董事及其职责74四、 信息披露机制79五、 监事会85六、 企业风险管理88七、 公司治理与公司管理的关系97第五章 企业文化100一、 企业文化的特征100二、 企业伦理道德建设的原则与内容103三、 技术创新与自主品牌109四、 品牌文化的塑造111五、 企业文化的完善与创新121六、 企业文化的整合123七、 企业文化投入与产出的特点128第六章 SWOT分析说明131一、 优势分析（S）131二、 劣势分析（W）133三、 机会分析（O）133四、 威胁分析（T）134第七章 运营管理

3、138一、 公司经营宗旨138二、 公司的目标、主要职责138三、 各部门职责及权限139四、 财务会计制度143第八章 经营战略管理148一、 实施融合战略的影响因素与条件148二、 企业市场细分150三、 企业经营战略的特征154四、 企业技术创新战略的地位及作用157五、 企业竞争战略的概念159六、 差异化战略的适用条件161第九章 项目经济效益162一、 经济评价财务测算162营业收入、税金及附加和增值税估算表162综合总成本费用估算表163固定资产折旧费估算表164无形资产和其他资产摊销估算表165利润及利润分配表166二、 项目盈利能力分析167项目投资现金流量表169三、 偿债

4、能力分析170借款还本付息计划表171第十章 项目投资分析173一、 建设投资估算173建设投资估算表174二、 建设期利息174建设期利息估算表175三、 流动资金176流动资金估算表176四、 项目总投资177总投资及构成一览表177五、 资金筹措与投资计划178项目投资计划与资金筹措一览表178第十一章 财务管理分析180一、 企业财务管理目标180二、 短期融资券187三、 筹资管理的原则190四、 流动资金的概念192五、 企业财务管理体制的设计原则193六、 应收款项的日常管理196七、 营运资金管理策略的类型及评价199报告说明全球大数据软件市场规模由2015年的67亿美元增长至

5、2019年的170亿美元，年复合增长率为26.2%，超过硬件和服务收入增速，并且预计软件市场规模将在2024年达到377亿美元，年复合增长率约为17.3%。在大数据软件中，随着大数据管理平台和数据应用中间件产品的成熟，未来将贡献更多的收入占比。根据谨慎财务估算，项目总投资4004.57万元，其中：建设投资2645.23万元，占项目总投资的66.06%；建设期利息74.79万元，占项目总投资的1.87%；流动资金1284.55万元，占项目总投资的32.08%。项目正常运营每年营业收入14600.00万元，综合总成本费用11335.69万元，净利润2392.67万元，财务内部收益率44.73%，财

6、务净现值5963.01万元，全部投资回收期4.33年。本期项目具有较强的财务盈利能力，其财务净现值良好，投资回收期合理。项目技术上可行、经济上合理，投资方向正确，资本结构合理，技术方案设计优良。项目的投资建设和实施无论是经济效益、社会效益等方面都是积极可行的。项目是基于公开的产业信息、市场分析、技术方案等信息，并依托行业分析模型而进行的模板化设计，其数据参数符合行业基本情况。本报告仅作为投资参考或作为学习参考模板用途。第一章 项目总论一、 项目名称及投资人（一）项目名称毕节大数据应用解决方案项目（二）项目投资人xxx有限公司（三）建设地点本期项目选址位于xxx（以最终选址方案为准）。二、 项目

7、背景数据模型是决定数据库系统逻辑的重要因素，并从根本上决定以何种方式存储、组织和操作数据，包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型、键值模型、图模型等）。大多数数据库管理系统只能支持一种或少数几种数据模型，因此企业通常只能使用多种数据库产品联合的方案来应对日益增长的异构数据模型处理需求。随着大数据厂商技术实力的提升，逐渐出现了能够提供多数据库模型的大数据平台技术。相比多种数据库产品的集成方案，多种数据库模型统一的大数据平台的优势包括：（1）提升场景效率。同一份数据可以分别采用多种数据模型存放，解决不同场景的处理效率问题；（2）统一分析管理。关联不同模型的数据，统一分析管理；（3）降低运

8、维成本。无需维护多种数据库，降低运维成本；（4）降低数据持有成本，同一份数据在不同的数据模型当中不需要全量存储，不同模型只需要存储必要的数据内容即可，在查询时可以通过关联的方式获取全量信息。“十四五”时期，奋力实现以下目标：综合实力显著提升。地区生产总值增速高于全国全省平均水平，财政收入稳步增长，城乡居民人均可支配收入显著提升，经济结构更加优化，创新能力更加增强，一产持续巩固、二产不断提升、三产实现突破，高质量发展迈出坚实步伐。乡村振兴稳步实施。脱贫攻坚成果持续巩固拓展，农业供给侧结构性改革全面推进，强村富民产业体系基本形成，农民增收渠道有效扩大，乡村建设、治理、经营水平持续提升，乡村振兴取得

9、阶段性成效，实现脱贫攻坚与乡村振兴有效衔接。三、 结论分析（一）项目实施进度项目建设期限规划24个月。（二）投资估算本期项目总投资包括建设投资、建设期利息和流动资金。根据谨慎财务估算，项目总投资4004.57万元，其中：建设投资2645.23万元，占项目总投资的66.06%；建设期利息74.79万元，占项目总投资的1.87%；流动资金1284.55万元，占项目总投资的32.08%。（三）资金筹措项目总投资4004.57万元，根据资金筹措方案，xxx有限公司计划自筹资金（资本金）2478.38万元。根据谨慎财务测算，本期工程项目申请银行借款总额1526.19万元。（四）经济评价1、项目达产年预期

10、营业收入（SP）：14600.00万元。2、年综合总成本费用（TC）：11335.69万元。3、项目达产年净利润（NP）：2392.67万元。4、财务内部收益率（FIRR）：44.73%。5、全部投资回收期（Pt）：4.33年（含建设期24个月）。6、达产年盈亏平衡点（BEP）：4792.53万元（产值）。（五）社会效益综上所述，本项目能够充分利用现有设施，属于投资合理、见效快、回报高项目；拟建项目交通条件好；供电供水条件好，因而其建设条件有明显优势。项目符合国家产业发展的战略思想，有利于行业结构调整。（六）主要经济技术指标主要经济指标一览表序号项目单位指标备注1总投资万元4004.571.1

11、建设投资万元2645.231.1.1工程费用万元2019.101.1.2其他费用万元577.621.1.3预备费万元48.511.2建设期利息万元74.791.3流动资金万元1284.552资金筹措万元4004.572.1自筹资金万元2478.382.2银行贷款万元1526.193营业收入万元14600.00正常运营年份4总成本费用万元11335.695利润总额万元3190.236净利润万元2392.677所得税万元797.568增值税万元617.289税金及附加万元74.0810纳税总额万元1488.9211盈亏平衡点万元4792.53产值12回收期年4.3313内部收益率44.73%所得税

12、后14财务净现值万元5963.01所得税后第二章 发展规划分析一、 公司发展规划（一）公司未来发展战略公司秉承“不断超越、追求完美、诚信为本、创新为魂”的经营理念，贯彻“安全、现代、可靠、稳定”的核心价值观，为客户提供高性能、高品质、高技术含量的产品和服务，致力于发展成为行业内领先的供应商。未来公司将通过持续的研发投入和市场营销网络的建设进一步巩固公司在相关领域的领先地位，扩大市场份额；另一方面公司将紧密契合市场需求和技术发展方向进一步拓展公司产品类别，加大研发推广力度，进一步提升公司综合实力以及市场地位。（二）扩产计划经过多年的发展，公司在相关领域领域积累了丰富的生产经验和技术优势，随着公司

13、业务规模逐年增长，产能瓶颈日益显现。因此，产能提升计划是实现公司整体发展战略的重要环节。公司将以全球行业持续发展及逐渐向中国转移为依托，提高公司生产能力和生产效率，满足不断增长的客户需求，巩固并扩大公司在行业中的竞争优势，提高市场占有率和公司影响力。在产品拓展方面，公司计划在扩宽现有产品应用领域的同时，不断丰富产品类型，持续提升产品质量和附加值，保持公司产品在行业中的竞争地位。（三）技术研发计划公司未来将继续加大技术开发和自主创新力度，在现有技术研发资源的基础上完善技术中心功能，规范技术研究和产品开发流程，引进先进的设计、测试等软硬件设备，提高公司技术成果转化能力和产品开发效率，提升公司新产品

14、开发能力和技术竞争实力，为公司的持续稳定发展提供源源不断的技术动力。公司将本着中长期规划和近期目标相结合、前瞻性技术研究和产品应用开发相结合的原则，以研发中心为平台，以市场为导向，进行技术开发和产品创新，健全和完善技术创新机制，从人、财、物和管理机制等方面确保公司的持续创新能力，努力实现公司新技术、新产品、新工艺的持续开发。（四）技术研发计划公司将以新建研发中心为契机，在对现有产品的技术和工艺进行持续改进、提高公司的研发设计能力、满足客户对产品差异化需求的同时，顺应行业技术发展，不断研发新工艺、新技术，不断提升产品自动化程度，在充分满足下游领域对产品质量要求不断提高的同时，强化公司自主创新能力

15、，巩固公司技术的行业先进地位，强化公司的综合竞争实力。积极实施知识产权保护自主创新、自主知识产权和自主品牌是公司今后持续发展的关键。自主知识产权是自主创新的保障，公司未来三年将重点关注专利的保护，依靠自主创新技术和自主知识产权，提高盈利水平。公司计划在未来三年内大量引进或培养技术研发、技术管理等专业人才，以培养技术骨干为重点建设内容，建立一支高、中、初级专业技术人才合理搭配的人才队伍，满足公司快速发展对人才的需要。公司将采用各种形式吸引优秀的科技人员。包括：提高技术人才的待遇；通过与高校、科研机构联合，实行对口培训等形式，强化技术人员知识更新；积极拓宽人才引进渠道，实行就地取才、内部挖掘和面向

16、社会广揽人才相结合。确保公司产品的高技术含量，充分满足客户的需求，使公司在激烈的市场竞争中立于不败之地。公司将加强与高等院校、研发机构的合作与交流，整合产、学、研资源优势，通过自主研发与合作开发并举的方式，持续提升公司技术研发水平，提升公司对重大项目的攻克能力，提高自身研发技术水平，进一步强化公司在行业内的影响力。（五）市场开发规划公司根据自身技术特点与销售经验，制定了如下市场开发规划：首先，公司将以现有客户为基础，在努力提升产品质量的同时，以客户需求为导向，在各个方面深入了解客户需求，以求充分满足客户的差异化需求，从而不断增加现有客户订单；其次，公司将在稳定与现有客户合作关系的同时，凭借公司

17、成熟的业务能力及优质的产品质量逐步向新的客户群体拓展，挖掘新的销售市场；最后，公司将不断完善营销网络建设，提升公司售后服务能力，从而提升公司整体服务水平，实现整体业务的协同及平衡发展。（六）人才发展规划人才是公司发展的核心资源，为了实现公司总体战略目标，公司将健全人力资源管理体系，制定科学的人力资源开发计划，进一步建立完善的培训、薪酬、绩效和激励机制，最大限度的发挥人才潜力，为公司的可持续发展提供人才保障。公司将立足于未来发展需要，进一步加快人才引进。通过专业化的人力资源服务和评估机制，满足公司的发展需要。一方面，公司将根据不同部门职能，有针对性的招聘专业化人才：管理方面，公司将建立规范化的内

18、部控制体系，根据需要招聘行业内专业的管理人才，提升公司整体管理水平；技术方面，公司将引进行业内优秀人才，提升公司的技术创新能力，增加公司核心技术储备，并加速成果转化，确保公司技术水平的领先地位。另一方面，公司将建立人才梯队，以培养管理和技术骨干为重点，有计划地吸纳各类专业人才进入公司，形成高、中、初级人才的塔式人才结构，为公司的长远发展储备力量。培训是企业人力资源整合的重要途径，未来公司将强化现有培训体系的建设，建立和完善培训制度，针对不同岗位的员工制定科学的培训计划，并根据公司的发展要求及员工的发展意愿，制定员工的职业生涯规划。公司将采用内部交流课程、外聘专家授课及先进企业考察等多种培训方式

19、提高员工技能。人才培训的强化将大幅提升员工的整体素质，使员工队伍进一步适应公司的快速发展步伐。公司将制定具有市场竞争力的薪酬结构，制定和实施有利于人才成长和潜力挖掘的激励政策。根据员工的服务年限及贡献，逐步提高员工待遇，激发员工的创造性和主动性，为员工提供广阔的发展空间，全力打造团结协作、拼搏进取、敬业爱岗、开拓创新的员工队伍，从而有效提高公司凝聚力和市场竞争力。二、 保障措施(一)创新管理机制完善产业管理机制，研究建立产业监管队伍，将产业化发展目标层层分解，纳入产业目标考核，形成年初下达任务、年中进行推动、年末实施考核的管理机制。对工作突出的单位和个人给予相关表彰和奖励，推动各方形成工作合力

20、，切实将产业各项政策措施落到实处。(二)营造良好信息环境深入开展宣传，建设区域产业网络频道，加大媒体对产业建设宣传报道力度。建设区域产业体验中心，积极推广产业最新研究成果、产品和成功应用案例。充分利用产业论坛、信息技术博览会、各类创业大赛、众创空间等平台，开展多种形式宣传体验，扩大示范带动效应。(三)厚植人才队伍推动重点企业与高等院校、专业院所的合作。推动重点产业集群与高等职业学校合作，建立一批实训基地，定向培养专业技术工人。从行业龙头骨干、单项冠军、隐形冠军和专精特新企业中遴选企业主要负责人，组建创新型企业家培育库，培养一批具有国际视野与创新能力的企业家。(四)加大招商引资力度、引进综合实力

21、和创新能力强的企业抓住世界范围内第三轮产业转移的机遇，根据产业转移的速度加快、规模扩大，产业链条全球配置、产业转移层次提高，跨国公司在产业转移中的主导作用更加突出等特征，加强开放和引资工作。加大对外宣传力度，积极参加中国东西部合作与投资贸易洽谈会等国内重大经贸和会展活动，增进了解，扩大合作。以各种专题对接洽谈会、发展投资对接会、专题招商会等活动为载体，开展专题化的招商引资活动。组织企业开展广泛的洽谈对接，引进战略投资者，促成更多的项目签约。创新招商机制，加强全省招商引资的协调工作，避免恶性竞争、无序竞争。学会“选资招商”、“精细招商”，建立利用中介机构代理招商的商业化运作模式，利用中介机构的特

22、长及网络系统，开辟更广泛的招商渠道。(五)营造良好发展环境深化企业投资管理体制改革，促进民间资本投向产业领域。加大专利等知识产权保护力度，营造有利于产业发展的诚信、规范、公平的市场环境。倡导“工匠精神”，传承和创新工业文化，为产业提供强大的精神动力，探索产学研用协同创新的组织形态和“产业+知识创造”的实践之路。广泛开展典型案例宣传，提高全社会对产业的认识，调动社会各方参与的主动性、积极性。(六)推动区域交流合作积极参与“一带一路”建设，采取园区共建、技术合作、资本合作和贸易换资源等多种方式，加强与市场需求大的沿线国家开展贸易合作。加强同区域内优势产业合作，在重点领域合作实现突破，合作取得积极成

23、效。第三章 行业分析和市场营销一、 大数据行业市场规模1、全球大数据市场发展情况全球大数据市场规模由2015年231亿美元增长至2019年的496亿美元，年复合增长率约为21.1%，全球整体市场规模有望在2024年超过800亿美元，2019至2024年复合增长率约为11.8%。在2015年，大数据服务仍然是全球大数据市场最大的收入来源，约为91亿美元，而硬件和软件收入分别达到73亿美元和67亿美元。随着硬件成本的下降以及软件附加值的提升，预计未来全球大数据市场中硬件及服务收入贡献占比将逐渐减少，软件将超过服务和硬件，成为全球大数据市场最主要的收入来源。全球大数据软件市场规模由2015年的67亿

24、美元增长至2019年的170亿美元，年复合增长率为26.2%，超过硬件和服务收入增速，并且预计软件市场规模将在2024年达到377亿美元，年复合增长率约为17.3%。在大数据软件中，随着大数据管理平台和数据应用中间件产品的成熟，未来将贡献更多的收入占比。2、国内大数据市场发展情况中国大数据市场在过去五年间经历快速增长，整体市场规模增长速度快于全球整体市场。2019年，中国大数据市场规模达到627亿元，2015-2019年复合增长率达到31.9%。其中，大数据硬件为市场主要的收入来源，2019年大数据市场硬件收入达到247亿元。中国大数据软件市场由2015年的52亿元增长至2019年的146亿元

25、，年复合增长率为29.5%。伴随着中国对数据运用重视程度日益提高，用户对于大数据软件采购预算增加趋势明确，中国大数据软件市场将在未来五年继续保持高速增长，整体软件市场规模将在2024年达到492亿元，2019-2024年复合增长率为27.5%。虽然现阶段大数据软件收入占比较小，但得益于较高的细分市场规模增速，未来大数据软件将占据更多的市场份额。二、 大数据市场构成大数据行业主要解决大数据的存储、处理、分析和价值发现等问题，实现大数据的业务价值。从产品和服务来看，大数据市场产品和服务包括三个主要部分，即大数据硬件、大数据软件、大数据专业服务。包括针对数据仓库、数据湖、数据集市、运营平台、知识图谱

26、、智能决策、情报搜索等方面的数据应用系统，以及基于大数据技术的行业或业务线应用软件，如应用于数字化运营、数字化决策、智能制造、预测分析、数字营销、智能风控、政府行业的一网通办、疫情防控等领域的应用软件三、 市场与消费者市场1、市场市场是多门学科的研究内容，不同学科有不同的解释。在市场营销学中，市场指有货币支付能力的、有购买愿望的购买者群体。这个定义指明了市场必须具备一个要素：一是购买者群体，二是有购买愿望，三是有货币支付能力，可用公式表示为：市场=人口+购买力+购买愿望。市场规模取决于有购买力、有购买愿望的人数多少。2、消费者市场消费者市场是个人或家庭为了生活消费而购买产品和服务所形成的市场。

27、生活消费是产品和服务流通的终点，因而消费者市场也称为最终产品市场。消费者市场是相对于组织市场而言的。组织市场指以某种组织为购买单位的购买者所形成的市场，购买目的是为了生产、销售或履行组织职能。四、 行业未来发展趋势1、分布式系统成为行业技术架构主要的发展方向传统数据库以集中式架构为主，集中式架构由一台或多台主计算机组成中心节点，数据存储以及整个系统的业务单元都集中部署于该中心节点中，系统所有的功能均由中心节点集中处理。每个终端或客户端仅仅负责数据的录入和输出，而数据的存储与控制处理完全交由主机完成。分布式架构下，软件组件分布在不同主机上，主机之间通过网络连接进行通信和协调。随着海量及异构数据的

28、数据分析需求增长，需要的计算、存储和IO等资源也在极速增加。集中式架构通过改善硬件配置来提升存储和处理能力，但单台主机可配置的资源存在上限，因此传统的集中式架构软件难以满足海量及异构数据的数据集的处理和分析需求。而为了处理TB以及PB级别以上的数据规模，分布式的架构将数据分散在网络上多个通过高速网络互联的节点上联合计算。因为数据分布在不同节点，在进行计算任务时，任务也会被切分成多个子任务，分发到多个节点上同时进行计算，能充分利用整个集群各个节点的计算资源、存储资源和IO资源，可线性提升集群的存储和处理能力。因此，分布式架构能较好的处理该类问题，这也是分布式架构相对于传统单机架构的核心优势。在大

29、数据场景下，分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明显优势，能够较好的满足大数据分析的需求。此外，近年来，分布式技术不断发展，在提供高弹性、支持高并发的同时，支持关系型数据库中强事务性的特性，成为大数据技术的重要发展方向。2、数据管理软件趋向于统一多数据模型的平台数据模型是决定数据库系统逻辑的重要因素，并从根本上决定以何种方式存储、组织和操作数据，包括传统的关系模型和NoSQL数据模型（文档模型、键值模型、图模型等）。大多数数据库管理系统只能支持一种或少数几种数据模型，因此企业通常只能使用多种数据库产品联合的方案来应对日益增长的异构数据模型处理需求。随着大数据厂商

30、技术实力的提升，逐渐出现了能够提供多数据库模型的大数据平台技术。相比多种数据库产品的集成方案，多种数据库模型统一的大数据平台的优势包括：（1）提升场景效率。同一份数据可以分别采用多种数据模型存放，解决不同场景的处理效率问题；（2）统一分析管理。关联不同模型的数据，统一分析管理；（3）降低运维成本。无需维护多种数据库，降低运维成本；（4）降低数据持有成本，同一份数据在不同的数据模型当中不需要全量存储，不同模型只需要存储必要的数据内容即可，在查询时可以通过关联的方式获取全量信息。未来多模型数据平台将通过不断提高计算、存储引擎的处理能力，从操作响应速度、数据并发能力、数据管理成本等多个角度优化企业的

31、数据需求，成为多模大数据平台的重要发展趋势。3、云原生大数据平台架构成为未来的主要发展方向云原生的代表技术包括容器、服务网格、微服务、不可变基础设施和声明式API，这些技术能够构建容错性好、易于管理和便于观察的松耦合系统。结合可靠的自动化手段，云原生技术使工程师能够轻松地对系统作出频繁和可预测的重大变更。云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。面对客户日益增长的海量数据、多种数据结构的实时化、智能化处理需求，云原生的大数据平台架构凭借计算存储解耦、资源池化、Serverless等核心技术，提供了高弹性拓展、海量存储、多种数据类型处理及低成本计

32、算分析的能力。相比传统数据库，云原生数据库及数据管理平台天然具备灵活性，能够提供强大的创新能力、丰富多样的产品体系、经济高效的部署方式和按需付费的支付模式。4、国家加速数据要素市场建设，推动数据安全流通技术的商业化加速根据中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，我国将搭建统一开放、竞争有序的数据要素市场体系，政策鼓励产业链各环节的市场主体进行数据流通和交易，促进数据要素流通。当前，丰富的数据要素资源已经涵盖了政府、金融、运营商、房地产、医疗、能源、交通、物流、教育以及制造业、电商平台、社交网站等众多领域。同时，由于数据的流通和利用是数据要素价值创造的前提。而跨域、跨中心的

33、数据融合计算需求，以及数据要素在开放流通环节中的安全需求（包括“可用不可见”、“可用不可得”、“可用不出域”等），都使得数据的安全可信流通成为数据要素的市场化配置的重要一环，也是各行业数字化转型过程中和过程后的必由之路。随着数据安全法、个人信息保护法的实施，以安全为前提的数据开放利用将迎来新一轮发展机遇。隐私计算是在处理、分析计算数据的过程中保持数据不透明、不泄露、无法被计算方以及其他非授权方获取的一种技术解决方案，能够在充分保护数据和隐私安全的前提下，实现数据价值的转化和释放，应用前景和商业价值巨大。在国家加速数据要素市场建设和重视数据安全和隐私保护的大背景下，数据安全防护技术、隐私计算技术

34、的应用普及和商业化在加速进行。五、 整合营销和整合营销传播（一）整合营销的内涵整合营销强调以满足消费者需求为中心，以整合企业内外部所有资源为手段，把一切企业活动进行一元化整合重组，使企业在各个环节上达到高度协调一致，从而实现企业目标的一体化营销。整合既包括企业营销过程、营销方式以及营销管理等方面的整合，也包括对企业内外的商流、物流及信息流的整合。菲利普，科特勒认为：“当公司所有的部门都能为顾客利益服务时，其结果是整合营销。”“整合营销包含两方面的含义：首先，各种营销职能（推销人员、广告、产品管理、营销调研等）必须彼此协调其次，营销必须使公司其他部门接受思考顾客的观念。”他又说：“整合营销一般包

35、括两大主题，分别是：许多不同的营销活动都能够传播和交付价值；在有效协调的情况下，实现各项营销活动的综合效果的最大化。”营销组合概念强调将市场营销中各种要素组合起来的重要性，营销整合则与之一脉相承，但更为强调各种要素之间的关联性，要求它们成为统一的有机体。在此基础上，整合营销以企业由内向外的战略为基础，以整合企业各种资源为手段，以消费者为重心，要求各种营销要素的作用力统一方向，形成合力，共同为企业的营销目标服务。（二）整合营销传播的含义整合营销传播(IMC)，也称整合营销沟通。美国市场营销协会将整合营销传播定义为，“是一种用来确保产品、服务、组织的顾客或潜在顾客所接收的所有品牌接触都与此人相关，

36、并且随着时间的推移保持一致的计划过程”。被誉为“整合营销传播之父”的唐E.舒尔茨教授认为，IMC不是以一种表情、一种声音，而是更多的要素构成的概念性。IMC是以潜在顾客和现在顾客为对象，开发并实行说服性传播的多种形态的过程。整合营销传播是在一体化营销的基础上导入了传播概念，但IMC对营销影响很大，人们不得不认真考虑怎样才能使企业与利益关系者间的有效沟通成为可能。六、 大数据全生命周期管理阶段1、大数据集成大数据集成包括大数据采集和大数据整合。大数据采集主要是通过各种技术手段将分散的海量内容数据（文本、音频、视频等）、行为数据（访问、查询、搜索、会话、表单等）、工业生产数据（传感器数据、监控数据

37、）等从业务系统中收集出来。由于大数据本身具有分散、海量、高速、异质的特征，采集难度较大，因此保证数据采集的稳定性、可靠性、高效性、可用性和可扩展性等是主要的技术目标，越来越多的企业开始选用专业的数据采集服务。大数据整合的目标是将各种分布的、异构的数据源中的数据抽取后，进行清洗、转换，最后加载到数据仓库或数据集市中，作为数据分析处理和挖掘的基础；这个过程常常也被称为ETL（Extract/抽取，Transform/转换，Load/加载），通常ETL占到整个数据仓库开发时间的60%80%。大数据时代，数据整合软件的市场也开始了整体的技术升级，主要解决两个主要技术问题，一是独立的ETL应用服务器的计

38、算能力普遍不足，二是无法处理半结构化和非结构化数据。经过几年的技术发展，ETL过程逐步演进为ELT，即数据抽取后直接加载（Load）到大数据平台中，再基于大数据平台的计算能力来实现数据转换（Transform），不再依赖ETL应用服务器做抽取和转化工作，这样可以解决ETL应用服务器的处理能力不足问题，充分利用大数据平台的分布式计算能力提升数据集成的效率和稳定性。2、大数据存储和处理大数据存储与处理要用服务器及相关设备把采集到的数据存储起来，使得数据能够被高效地访问和运算。由于数据量的爆发式增长，尤其是非结构化数据的大量涌现，传统的单机系统性能出现瓶颈，单纯地提高硬件配置已经难以跟上业务的需求，

39、产生的海量数据没有合适的存储场所，企业被迫放弃大量有价值的数据；数据处理的速度和性能出现瓶颈，业务的深度和广度受到限制。因此，过去十年间，计算机系统逐步从集中式向分布式架构发展。分布式架构及相关技术通过增加服务器的数量来提升系统的处理能力，每个节点都是一个可独立运行的单元，单个节点失效时不会影响应用整体的可用性。分布式系统在扩展性、容错性、经济性、灵活性、可用性和可维护性方面具有明显优势。3、数据治理根据国际数据管理协会的定义，数据治理是对数据资产管理形式权利和控制的活动集合。数据治理是一个管理体系，包括组织、制度、流程和工具，随着集成和存储的数据量增加，数据治理的难度也逐渐增加，牵扯的关联方

40、也越来越多，因此需要一套适合企业的方法论来开展工作。业界逐渐形成了DAMA、DCMM等较完整的数据治理体系框架，一般包括制定数据治理战略、定义数据治理工作机制、通过各个业务专题来落实相关数据治理工作内容，并最终落实到数据治理工具上来实现高效持续的数据治理的执行流程。具体到数据治理的内容，一般包括元数据管理（包括元数据采集、血缘分析、影响分析等）、数据标准管理（包括标准定义、查询与发布等）、数据质量管理（包括质量规则定义、质量检查、质量报告等）、数据资产管理（包括数据资产编目、数据资产服务、资产审批等）、数据安全管理（包括数据权限管理、数据脱敏、数据加密等）、数据生命周期管理（包括数据归档、数据

41、销毁等）以及主数据管理（包括主数据申请、发布、分发等）这几个主要的部分。4、数据建模数据建模是构建企业数据仓库、数据湖和数据集市的重要过程，其通过一个业务级别的数据模型设计，将分散在不同数据源中的数据集成在一起，并通过一种面向业务主题的方式将数据分门别类来做重新组织和标准化，形成有明确业务意义的数据形式，统一为数据分析、数据挖掘等提供可用的数据。面向业务主题（如客户主题、账户主题等）的数据组织管理方式便于业务人员对数据的理解和综合使用。具体到技术层面，数据建模一般包括业务调研、架构设计、数据模型设计、数据库SQL开发与测试、业务集成上线等几个阶段，架构设计是整个工作的核心，一般会面向不同的行业

42、来设计相关行业的逻辑数据模型。在数据建模过程中使用的工具主要包括：数据模型设计与管理工具、SQL开发工具、任务调度工具等。5、数据分析和挖掘大数据分析和数据挖掘的核心目标是对客观事实规律进行描述、展示和总结、刻画、推广，可以从大量的数据中通过算法来揭示出隐含的、未知的并有潜在价值信息，并对客观规律进行溯源和解释，从而帮助决策者做出正确的预测和决策。围绕这个目标，大数据分析和挖掘的手段可以分为模型驱动、数据驱动等，一般通过统计、在线分析、情报检索、机器学习和专家系统等在内的多种方法来实现这一目标。现阶段在面对大数据“4V”问题时，大数据分析和数据挖掘工具对传统数据分析和挖掘工具做进一步自动化和智

43、能化；与此同时，近年来深度学习的兴起又为大数据分析提供了新的手段，其做为当前计算机行业的热点研究方向之一，其本质的目标是从大量数据中提取模式和知识，其要处理的对象包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据在内的所有类型数据，例如近年来在视频、语音等非结构化数据的分析需求快速增加，相应的深度学习技术也取得了飞速发展。6、数据流通数据流通是按照一定规则，将存储的数据或者数据分析、挖掘得到的信息作为流通对象，从供应方传递到需求方的过程。数据流通的具体内容包括可视化的分析报告、面向运营人员的数据标签、面向应用可以直接调用的数据指标API、面向数据分析人员的数据集、面向数据挖掘人员的数据特征、和面向业务

44、建模人员的单方或多方的建模模型等。基于数据水印、数据加密和脱敏、隐私计算、联邦学习的数据流通安全技术，可以提高数据流通的完整性和保密性。七、 关系营销的具体实施（一）组织设计关系营销的管理，必须设置相应的机构。企业关系管理，对内要协调处理好部门之间、员工之间的关系，对外要向公众发布消息、征求意见、搜集信息、处理纠纷等。管理机构要代表企业有计划、有准备、分步骤地开展各种关系营销活动，把企业领导者从烦琐事务中解脱出来，使各职能部门和机构各司其职，协调合作。关系管理机构是企业营销部门与其他职能部门之间、企业与外部环境之间联系沟通和协调行动的专门机构。其作用是：收集信息资料，充当企业的耳目；综合评价各

45、职能部门的决策活动，充当企业的决策参谋；协调内部关系，增强企业的凝聚力；向公众输送信息，沟通企业与公众之间的理解和信任。（二）资源配置（1）人力资源调配。一方面实行部门间人员轮换，以多种方式促进企业内部关系的建立；另一方面从内部提升经理，可以加强企业观念并使其具有长远眼光。（2）信息资源共享。在采用新技术和新知识的过程中，以多种方式分享信息资源。如利用网络协调企业内部各部门及企业外部拥有多种知识与技能的人才的关系；制定政策或提供帮助以削减信息超载，提高电子邮件和语音信箱系统的工作效率；建立“知识库”或“回复网络”，并入更庞大的信息系统；组成临时“虚拟小组”，以完成自己或客户的交流项目。（三）文

46、化整合关系各方环境的差异会造成建立关系的困难，使工作关系难以沟通和维持。跨文化之间的人们要相互理解和沟通，必须克服不同文化规范带来的交流障碍。文化的整合，是关系双方能否真正协调运作的关键。合作伙伴的文化敏感性非常敏锐和灵活，它能使合作双方共同有效地工作，并相互学习彼此的文化差异。文化整合是企业市场营销中处理各种关系的高级形式，不同企业有不同的企业文化。推行差别化战略的企业文化可能是鼓励创新、发挥个性及承担风险；而成本领先的企业文化，则可能是节俭、纪律及注重细节。如果关系双方的文化相适应，将能强有力地巩固企业与各子市场系统的关系并建立竞争优势。八、 行业未来面临的机遇与挑战1、行业面临的机遇（1

47、）产业政策集中出台，多层次政策体系日益健全十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”以来，国务院及发改委、科技部、工信部等部门相继出台一系列大数据鼓励扶持政策，在国务院印发的促进大数据发展行动纲要指出，建立安全可信的大数据技术体系是推进大数据产业基础研究和核心技术攻关的重要目标。2021年3月，在我国“十四五”规划和2035年远景目标纲要提出，培育壮大人工智能、大数据等新兴数字产业，充分发挥海量数据和丰富应用场景优势，促进数字技术与实体经济深度融合，赋能传统行业转型升级，打造数字经济新优势。2021年3月国务院在政府工作报告中提出，加快数字化发展，打造数字经济新优势，协同推进数字产业化和产业数字

48、化转型，加快数字社会建设步伐，提高数字政府建设水平，营造良好数字生态，建设数字中国。同时，自“新基建”在2018年12月中央经济工作会议上被首次提出以来，中央和各地政府已经密集部署了一系列围绕“新基建”建设的方针和政策。2020年4月，国家发改委明确了“新基建”是以技术创新为驱动，以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。其中，“在新一代信息技术关键领域锻长板的重要举措包括：推动新一代信息技术与制造业融合发展，加速工业企业数字化、智能化转型，提高制造业数字化、网络化、智能化发展水平，推进制造模式、生产方式以及企业形态变革，带动产业转型升级。”未

49、来新兴产业及数字经济的发展将更依赖于数据资源，数据基础设施建设也是支撑5G、数据中心、工业互联网等新一代信息技术基础设施的基础，因此大数据是“新基建”的重要组成部分，也将推进大数据底层软件等核心国产软件的快速发展。国家层面的积极政策为大数据行业的快速发展营造了良好的政策环境，企业和政府大力推动数字化转型，旨在实现企业运营和社会治理的效率提升。政府和企业持续加大在IT产品和服务方面的投入，以满足日益增长的业务数字化需求，大数据行业作为企业及政府数字化转型的关键基础软件，有望受数字化转型趋势的推动而带来重大发展机遇。（2）数据管理软件国产化趋势明显，国产大数据产品有望实现换道超车国内数据管理软件基

50、本被Oracle、IBM和微软为代表的国外关系型数据库厂商主导，国产软件产品渗透率低。随着国内客户越来越重视数据与信息安全，国产软件产品在关键领域实现替代成为其中重要环节，越来越多的客户已经开始或计划相关软硬件的采购计划。大数据时代下，数据管理软件正在逐步由集中式架构软件向分布式架构软件演进，国产大数据产品有望实现换道超车，对国外数据管理软件进行替代。从功能来看，基于新兴分布式架构的国产大数据产品已经能满足市面上绝大多数数据应用场景基础需求。但国产大数据产品能否在市场竞争中胜出、占据更多的市场份额，仍然取决于国产大数据产品能否构建自主研发的生态以及产品的全球竞争力。目前，为保障国家信息安全，自

51、主研发的国产大数据生态体系正在形成，此前国产软硬件发展面临的格局分散、生态基础不完善、规模用户群体缺乏等障碍正被逐步攻克。随着国产大数据生态体系进入快速协同发展阶段，国产大数据产品与服务迎来较好的发展机遇。（3）数据成为新生产要素，各行业的大数据应用需求巨大2020年4月，中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见指出，数据已成为继土地、劳动力、资本、技术之后的新一代生产要素，是数字经济发展的基础性、关键性、决定性的生产要素，对经济发展、社会治理、人民生活产生着重大而深刻的影响。激活数据要素潜能，加快数字经济、数字社会、数字政府建设，以数字化驱动生产方式、生活方式和治理方式变

52、革成为我国当下发展的重点。企业建设数字化能力，高效解决企业运营中的问题，优化企业业务流程、提高效率，成为企业发展的核心竞争力之一，在金融、交通、能源、制造等国民经济重要领域实际提升数字化能力需求巨大。此外，在政府、企业数字化程度提高后，数据走向资源化是大势所趋,在数据资源化的过程中，建立行业间高效的数据交换机制，实现数据的互联互通、信息共享、业务协同,以成为整合信息资源，深度利用分散数据的有效途径。加快数字化转型，构建数据共享服务体系，促进数据与业务应用快速融合，将助力中国经济从高速增长转向高质量发展，推动数字中国建设。（4）大数据应用的快速发展，推动大数据管理平台需求的快速增长近年来，大数据

53、增长集中于物联网设备、多媒体、日志、社交信息等，这些数据具有数据类型多、数据量大、流转速度快、价值密度低的特点。传统关系型数据库无法满足处理半结构化及非结构化数据需要，具有综合能力的大数据管理平台有易于扩展、无序存储、分布式架构的特性，相比传统关系型数据库，更能满足对这些数据的存储需求。大数据管理平台不仅具有存储管理海量数据能力、数据处理性能高和易于扩展的特性，还可以保持传统关系数据库支持ACID和SQL查询等特性，支持关系数据模型。在大数据市场发展下，大数据管理平台需求快速增长。（5）数据价值的深度挖掘需求将带动智能分析工具的快速发展智能分析工具主要专注于为数据预处理、特征工程、数据建模、预

54、测分析等数据分析挖掘关键过程提供工具和相关解决方案，是企业实现对海量数据的深度挖掘的重要工具。随着大数据环境下，数据分析复杂程度的加深，数据科学平台需要持续优化其平台流程、协作及模型治理特性，以保持与软件开发中最佳实践一致。同时，数据科学平台厂商也将通过整合针对算法筛选、分布式模型训练、模型管理、知识图谱和高性能推理等任务的创新解决方案来实现差异化竞争。为了在大数据环境下快速帮助客户实现人工智能赋能的商业决策，智能分析工具将迎来快速发展机遇，在云原生、AI工程化、低代码、隐私安全、云边一体等方面发挥更大的作用。2、大数据行业的挑战（1）技术创新与支撑能力有待进一步提高技术创新是推动大数据产业发

55、展的内在动力，但是目前我国技术创新对于大数据产业的引领作用仍然不强。一方面，国内企业对大数据核心技术、开源技术和相关生态系统影响力总体较弱。另一方面，大多数大数据企业的创新仍以模仿性、渐进性创新为主，突破性、颠覆性创新偏少，自主研发具有国际影响力的先进技术较少，同质化竞争日益加剧。此外，由于我国基础科学技术水平研发投入相对不足，大数据底层技术投入与国外存在较大差距，虽然具有大数据应用的需求，但较少通过扎实的底层技术手段来推动创新，我国大数据技术创新能力有待持续提高。（2）对开源体系的依赖程度相对较高基于开源的数据库技术，或部分开源的功能方案，已经成为当前众多企业的软件技术建设重要模式，目前数据

56、库开源体系由国外主导。众多软件开发者对于开源软件的认知较有限，甚至误以为开源软件等同于免费软件，可以不受限制地随意使用。事实上，开源软件的著作权既没有被放弃也没有过期，其修改和发行等仍然要受到版权法或者开源软件许可证的制约，开源软件知识产权风险分为版权侵权风险，专利侵权风险、商标侵权风险三大类。因此市场对待目前开源体系的法律风险意识有待提高，自主研发的国产数据库软件市场占有率有待进一步提升，降低对国外开源体系的依赖。（3）企业对于数据价值的认知及运用能力有待提高近年来，越来越多企业认识到数字化转型的必要性，但是对于数据管理的认知水平较多停留在收集数据、存储管理数据的层面，对于如何把数据有效运用

57、及相关认知有待提高，对数据平台、数据技术的资源投入不足。企业往往只是在部分业务实现数字智能化，各个板块的协同不足，各个部门的信息孤岛现象明显，整个企业的数智化缺乏完整规划，企业对数字化转型的目标和路径不够清晰。在此环境下，中国数据管理软件服务厂商在聚焦于内部产品研发和技术迭代的同时，也需加强对下游实际的业务场景和大数据使用需求的逐步理解、适配，使得更多企业可以容易的运用大数据解决发展面临的数字化转型需求。（4）专业人才短缺问题成发展瓶颈我国仍存在严峻的大数据人才短缺问题，尤其紧缺基础技术研发、专业咨询、数据分析挖掘等方面的专业人才以及兼具专业运营能力、行业动态理解力、解决问题能力的多学科复合型

58、人才，难以满足大数据产业的高速发展需求。一方面，我国高科技人才储备不足，高科技人才储备难以应对与日俱增的大数据人才市场需求。另一方面，我国大数据人才培养体系不完善，大数据人才培养体系起步晚，规模小，层次和模式相对单一，技能知识和理念落后，难以有效匹配产业发展速率。虽然近几年随着我国产业数字化转型的发展，数字科技行业的从业人员逐步增多，但从事基础软件领域研究的专业人员仍然稀缺，尚不能满足大数据行业对于高端专业人才的需求。大数据人才的不足一定程度上影响到大数据产业的发展，业内公司为争取优秀人才，造成行业内人才竞争不断加剧。九、 竞争者识别每个企业都要根据内部和外部条件确定自身的业务范围并随着实力的

59、增加而扩大业务范围。企业在确定业务范围时都自觉或不自觉地受一定导向支配。企业的每项业务包括四个方面的因素：要服务的顾客群；要迎合的顾客需求；满足这些需求的技术；运用这些技术生产出的产品。企业确定自身业务范围时着眼点不同，业务范围导向就不同，竞争者识别和竞争战略也随之不同。1、产品导向与竞争者识别产品导向指企业业务范围限定为经营某种定型产品，在不从事或很少从事产品更新的前提下设法寻找和扩大该产品的市场。对照确定业务范围的四方面因素可知，产品导向指企业的产品和技术都是既定的，而购买这种产品的顾客群体和所要迎合的顾客需求却是未定的，有待于寻找和发掘。在产品导向下，企业业务范围扩大指市场扩大，即顾客增

60、多和所迎合顾客的需求增多，而不是指产品种类或花色品种增多。实行产品导向的企业仅仅把生产同一品种或规格产品的企业视为竞争对手。产品导向的适用条件是：市场的产品供不应求，现有产品不愁销路；企业实力薄弱，无力从事产品更新。当原有产品供过于求而企业又无力开发新产品时，主要营销战略是市场渗透和市场开发。市场渗透是设法增加现有产品在现有市场的销售量，提高市场占有率；市场开发是寻找新的目标市场，用现有产品满足新市场的需求。2、技术导向与竞争者识别技术导向指企业业务范围限定为经营以现有设备或技术为基础生产出来的产品。业务范围扩大指运用现有设备和技术或对现有设备和技术加以改进而生产出新的花色品种。对照确定业务范

61、围的四方面因素可知，技术导向指企业的生产技术类型是确定的，而用这种技术生产出何种产品、服务于哪些顾客群体、满足顾客的何种需求却是未定的，有待于根据市场变化去寻找和发掘。实行技术导向的企业把所有使用同一技术、生产同类产品的企业视为竞争对手。适用条件是某具体品种已供过于求，但不同花色品种的同类产品仍然有良好前景。与技术导向相适应的营销战略是产品改革和一体化发展，即对产品的质量、样式、功能和用途加以改革，并利用原有技术生产与原产品处于同一领域的不同阶段的产品。技术导向未把满足同一需要的其他大类产品的生产企业视为竞争对手，易于发生“竞争者近视症”。例如，钢笔的竞争产品包括圆珠笔、铅笔、墨水笔、毛笔和电

62、脑等。当满足同一需要的其他行业迅猛发展时，本行业产品就会被淘汰或严重供过于求，继续实行技术导向就难以维持企业生存。3、需求导向与竞争者识别需求导向指企业业务范围确定为满足顾客的某一需求，运用可能互不相关的多种技术生产出分属不同大类的产品去满足这一需求。对照确定业务范围的四方面因素可知，需求导向指所迎合的需求是既定的，而满足这种需求的技术、产品和所服务的顾客群体却随着技术发展和市场变化而变化。根据需求导向确定业务范围时，应考虑市场需求和企业实力，避免过窄或过宽。过窄则市场太小，无利可图；过宽则力不能及。例如，铅笔公司若将自身业务范围定义为满足低年级学生练习硬笔字的需求则太窄，其他的铅笔市场被忽视

63、；若定义为满足人们记录信息的需求则太宽，衍生出许多力不能及的产品，如电脑、录音机等。实行需求导向的企业把满足顾客同一需求的企业都视为竞争者，而不论他们采用何种技术、提供何种产品。适用条件是市场商品供过于求，企业具有强大的投资能力、运用多种不同技术的能力和经营促销各类产品的能力。如果企业受到自身实力的限制而无法按照需求导向确定业务范围，也要在需求导向指导下密切注视需求变化和来自其他行业的可能的竞争者，在更高的视野上发现机会和避免危险。需求导向的竞争战略是新产业开发，进入与现有产品和技术无关但满足顾客同一需求的行业。4、顾客导向顾客导向指企业业务范围确定为满足某一群体的需求。业务范围扩大指发展与原顾客群体有关但与原有产品、技术和需求可能无关的新业务。对照确定业务范围的四方面因素可知，顾客导向指企业要服务的顾客群体是既定的，但这一群体的需求有哪些，满足这些需求的技术和产品是什么，则要根据内部和外部条件加以确定。实行顾客导向的企业把满足同一顾客群体的企业都视为竞争者，而不论他们采用何种技术、提供何种产品、满足顾客的何种需求。顾客导向的适用条件是企业在某类顾客群体中享有盛誉和销售网络等优势并且能够转移到新增业务上。换句话说，该顾